Off-policy是一种灵活的方式,如果能找到一个“聪明的”行为策略,总是能为算法提供最合适的样本,那么算法的效率将会得到提升。 我最喜欢的一句解释off-policy的话是:the learning is from the dataoffthetarget policy(引自《Reinforcement Learning An Introduction》)。也就是说RL算法中,数据来源于一个单独的用于探...
On-Policy算法：直接使用当前策略生成的数据进行更新，不能使用经验回放，因为策略与数据生成过程高度绑定，...
On-policy与Off-policy的主要区别在于策略的学习与应用过程。On-policy算法在训练和应用策略时，使用相同的策略进行交互与学习，而Off-policy算法则使用不同的策略进行交互，从而收集数据，然后根据这些数据来优化目标策略。具体而言，Off-policy算法使用行为策略（behavior policy）来产生数据，然后使用这些数据...
和 batch RL 相比,这时允许增加交互数据,而且学习过程会提升收集交互数据的策略。可见,这种问题设定和原先的 online on-policy RL 十分接近,区别在于 “探索” 的粒度变粗了,且策略更新是 offline/batch 的形式。示意图如下 这种Growing batch RL 也可以看作数据分阶段扩增的 batch RL,也就是说它可以实现为以下两...
同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD)与TD(λλ)算法,并可再细分为on-policy的SARSA算法与off-policy的Q-learning。依据这个分类规则...
RL(强化学习):On-Policy和Off-Policy的自演是强化学习中两种常见的学习策略。 On-Policy(同策略)学习是指智能体在学习过程中使用的策略与其采取行动的策略相同。换句话说,智能体通过与环境的交互来学习,并根据当前的策略选择行动。在On-Policy学习中,智能体会根据当前策略的结果来更新策略本身,以使得策略更加优化。这...
on-policy:收集数据的策略和维护更新的策略为同一个策略。智能体根据当前策略和环境交互,收集一定步数的数据(s, a, r, s', terminal_flag)后进行当前策略的更新,不存在replay buffer,数据使用后即丢掉,无经验回放。 Behaviour policy(Policy used for data generation is called behaviour policy) == Policy used...
前几天面试的时候被问到RL一些基础算法的区别,回来抽空做了一些整理方便加深理解。 On policy与off policy 为了解决强化学习中探索与利用的平衡问题,可以采用两个策略训练模型,一个策略为行为策略,用于保持探索性,提供多样化的数据,不断优化另一个策略(目标策略)。 on
连续控制问题建议算法: PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验发现 GAE 虽可与多种 RL 算法结合,但与 PPO 结合效果最佳,...
【RL系列】On-Policy与Off-Policy,【RL系列】On-Policy与Off-Policy逮捕一篇介绍重要性采样的非常好的文章。